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[发明专利]样本学习方法、数据标注设备、电子设备以及介质-CN202210095511.0在审
发明人：崔现军;李洪宇 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本学习方法、数据标注设备、电子设备以及介质，该方法包括：获取已标注数据集和未标注数据集；根据已标注数据集构建网络模型；将已标注数据集和未标注数据集输入至网络模型，以利用网络模型对未标注数据集进行精度验证，得到模型精度；在模型精度不满足预设条件时，从未标注数据集中选取若干样本，并对若干样本对应的预标注数据进行人工审核以更新未标注数据集；再次执行将已标注数据集和未标注数据集输入至网络模型，以利用网络模型对未标注数据集进行精度验证的步骤通过上述方式，本申请能够在已标注数据集基础上，实现未标注数据集在网络模型中进行样本学习以及网络模型更新。
样本学习方法数据标注设备电子设备以及介质

[发明专利]一种基于多尺度图注意力融合网络的机械故障诊断方法-CN202310793938.2在审
发明人：王金龙;倪培浩;张媛媛;熊晓芸;吉爱国;董良成 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度图注意力融合网络的机械故障诊断方法，包括如下步骤：收集机械振动的数据，构建样本数据集，并将数据集分成训练集和测试集；将数据集的训练集和测试集依据样本间的余弦相似度分别构造为训练集族图和测试集族图；将训练集族图输入到搭建好的多尺度图注意力融合网络中训练网络，得到最佳故障诊断模型；将测试集族图输入最佳故障诊断模型中进行测试，评估模型性能；将待诊断的机械振动的数据输入到评估后的故障诊断模型中进行故障诊断本发明所公开的方法可以在数据不平衡和强噪声条件下获取较高的故障诊断准确率。
一种基于尺度注意力融合网络机械故障诊断方法

[发明专利]基于生成对抗网络GAN自动生成水墨画的方法-CN202010532759.X有效
发明人：刘礼;张怡迪;廖军 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于生成对抗网络GAN自动生成水墨画的方法，包括以下步骤：1)获取水墨画图片数据集，对水墨画图片进行预处理；2)将预处理后的水墨画数据集分解为不同类别的数据集；3)利用非局部均值去噪算法对数据集进行去噪，得到特征数据集；4)利用训练数据集建立生成对抗网络GAN，并确定输入图片大小；5)将特征数据集输入到生成对抗网络GAN中训练，得到训练好的GAN神经网络模型；6)将类别标签数据输入到训练好的GAN神经网络模型中
基于生成对抗网络 gan 自动水墨画方法

[发明专利]一种可配置化的多元排序方法、系统及电子设备-CN202111019670.4在审
发明人：江竟敏;张鹏;曹玲峰;袁永波 -专利权人：杭州新渡桥科技有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种可配置化的多元排序方法、系统及电子设备，获取输入数据；根据所述输入数据在排序规则集集合和所述排序算法集合中匹配相对应的排序规则集和排序算法；根据匹配得到的所述排序规则集和所述排序算法对所述输入数据进行排序处理本发明的排序规则是可配置化的，通过自动匹配排序规则集和排序算法对所述输入数据进行高效排序，能够满足不同场景下的多元排序需求。
一种配置多元排序方法系统电子设备

[发明专利]命名实体识别数据增强的方法、装置、电子设备和介质-CN202110820558.4在审
发明人：单波;罗杰;魏文轩;徐森;何亮;张勇 -专利权人：云知声智能科技股份有限公司;国网新疆电力有限公司;新疆大学
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及命名实体识别数据增强的方法、装置、电子设备和介质，该方法包括：获取第一数据集，将第一数据集进行扩充得到扩充数据集，将扩充数据集分为第一份扩充数据集和第二份扩充数据集；将第一份扩充数据集输入到BERT模型中得到句向量数据集；对句向量数据集聚类得到聚类结果；对聚类结果对抗训练确定簇数据集；使用GPT模型微调簇数据集得到第二数据集；使用第二数据集训练GPT模型得到预测模型；将第二份扩充数据集输入到预测模型中得到预测结果数据集；将预测结果数据集中的命名实体标签通配符替换为实体词典中的文字，确定第三数据集；将第三数据集与第一数据集合并得到最终的数据集。本申请实施例采用数据增强的方式可以减小所需要的数据量。
命名实体识别数据增强方法装置电子设备介质

[发明专利]一种预测高炉煤气产消量的方法-CN202210585127.9在审
发明人：万成;茅心怡;王湘泽;刘科 -专利权人：上海宝能信息科技有限公司
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种预测高炉煤气产消量的方法，其步骤包括：S1获取高炉煤气产销的历史数据，经处理后获取输入数据集与输出数据集；并将划分的输入数据集与输出数据集按照设定的训练样本数量划分为训练集与测试集；S2基于ARMAX模型建立系统辨识模型；S3依据粒子群优化算法确定最优预测模型结构；S4将步骤S1中的训练集数据作为步骤S3中寻优后的预测模型的输入，以获取输出结果作为预测结果。籍此以实现基于小样本数据对高炉煤气产消量进行准确预测。
一种预测高炉煤气产消量方法

[发明专利]偏移陆地交叉排列地震的使用压缩感测模型的方法和系统-CN202110655092.7有效
发明人：肖翔 -专利权人：中国石油化工股份有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G01V1/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种计算机实现方法，包括：从勘探区域中获取地震模型输入数据和陆地采集输入数据；存储所获取的数据；检索所存储的数据；对地震模型输入数据进行正则化；将所地震模型输入数据分解为稀疏的共排列波束中心；生成共排列道集；对时空信号进行滤波；从滤波后的时空信号中生成滤波后的共排列道集；存储共排列道集和滤波后的共排列道集；检索共排列道集；计算激光束射线追踪；生成和存储激光束追踪射线；检索共排列道集和激光束追踪射线
偏移陆地交叉排列地震使用压缩模型方法系统

[发明专利]一种基于极限学习机的分类器参数辨识方法-CN202310196313.8在审
发明人：王艳娇;刘益廷;李伟迪;邓木清 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于极限学习机的分类器参数辨识方法，步骤1：对分类数据集划分训练数据集和测试数据集；步骤2：构造极限学习机模型，采用改良的鲸鱼优化算法获取多新息极限学习机的最佳初始化参数，步骤3：利用训练数据集对极限学习机模型进行在线训练，用结构风险损失函数对极限学习机模型进行模型评估，进行输出权重的辨识更新，完成对所获数据集的分类训练，完善极限学习机模型参数；步骤4：将待分类的测试数据集输入到步骤3在线训练后的多新息极限学习机模型中，在线识别获得测试数据集的类别，若有新的数据输入，重复步骤3，对新输入的分类数据集进行分类。
一种基于极限学习机分类参数辨识方法

[发明专利]一种用户的意图识别方法及系统-CN202211270028.8有效
发明人：尧德鹏;何美斌;陶俊;罗序俊;曾云松 -专利权人：江西电信信息产业有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种用户的意图识别方法及系统，该方法包括获取原始样本数据，并根据原始样本数据选取出第一样本数据集以及第二样本数据集；根据第一样本数据集生成选择集，并将bert原始模型以及选择集输入至优化模块中，以使优化模块输出bert_variant最优模型；根据第二样本数据集生成训练集，并将训练集输入至bert_variant最优模型中，以进行参数训练；当获取到语音指令时，将语音指令转换成对应的文本数据，并将文本数据输入至训练完成的bert_variant最优模型中，以根据文本数据输出用户的意图。
一种用户意图识别方法系统

[发明专利]使用深度学习进行磁共振成像标准化的系统和方法-CN201980030732.6在审
发明人：宫恩浩;张涛;格雷戈里·扎哈尔丘克 -专利权人：深透医疗公司
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：该方法包括：获得训练数据集，其中训练数据集包括成对数据集和未成对数据集，并且其中训练数据集包括使用两个或更多个MR成像设备获取的图像数据；使用训练数据集训练深度网络模型；获得输入的MR图像；以及使用深度网络模型将输入的
使用深度学习进行磁共振成像标准化系统方法

[发明专利]图表推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202211175124.4在审
发明人：王晓瑛 -专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理技术领域，提供了一种图表推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法响应于用户输入的输入数据，根据输入数据和预设图表知识库，确定硬性约束图表集；获取用户的用户数据，根据用户数据，得到用户的喜好加权图表集；根据硬性约束图表集和喜好加权图表集的交集，确定推荐图表集，结合了用户喜好为图表筛选加权，能够根据用户特性为用户推荐更合适的图表，提高了用户体验，且无需人工干预，图表筛选效率高。
图表推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于机器学习的油田剩余油饱和度分布的预测方法-CN201910951088.8有效
发明人：宋洪庆;张启涛;李正一;都书一;王九龙 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2019-10-08 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种油田剩余油饱和度分布的预测方法，其包括如下步骤：(1)从油田区块的历史数据获取样本数据集，包括动态样本数据和静态样本数据；(2)对样本数据集进行归一化处理；(3)对归一后的样本数据集中的静态样本数据进行特征关联性压缩；(4)在保留时间维度的基础上对已归一压缩的样本数据集进行降维处理；(5)分割已归一压缩并降维处理的样本数据集以获得训练集和测试集；(6)构建训练集的输入集和测试集的输入集；(7)使用机器学习方法对训练集输入集的权值矩阵和偏置项进行训练，并对关键数据单元进行强化训练，以获得最优训练模型；(8)根据最优训练模型获得测试集输出集，并进行逆归一化和升维处理。
一种基于机器学习油田剩余饱和度分布预测方法

[发明专利]一种抑郁症患者预后药效评估系统及其评估方法-CN202010767283.8有效
发明人：徐治;李健;胡云云 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种抑郁症患者预后药效评估系统及其评估方法，包括以下步骤：收集和整理数据，构建原始数据集；对原始数据集进行数据预处理得到实验数据集；对实验数据集进行数据挖掘，筛选差异特征，建立输入数据集；将输入据集按照一定比例划分为训练数据集和测试数据集；创建抑郁症患者预后药效评估的深度学习模型，利用训练数据集对创建的深度学习模型进行训练；利用测试数据集对训练好的深度学习模型进行性能评估，并在评估过程中对模型进行不断优化，得到最优模型。
一种抑郁症患者预后药效评估系统及其方法

[发明专利]目标检测模型训练方法、装置、设备以及目标检测方法-CN202310742767.0在审
发明人：徐博诚;张睿 -专利权人：光控特斯联（重庆）信息技术有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：方法包括获取第一数据集和第二数据集；对第一数据集分别进行强增强处理和弱增强处理；将第一弱数据集输入到半监督训练网络的教师模型，得到第一弱数据集的预测标签，并将第一弱数据集的预测标签作为第一强数据集的伪标签；将第二数据集和第一强数据集输入到半监督训练网络的学生模型，得到第二数据集的预测标签和第一强数据集的预测标签；根据第二数据集的真实标签和第二数据集的预测标签计算有监督损失；根据第一强数据集的伪标签和第一强数据集的预测标签计算无监督损失
目标检测模型训练方法装置设备以及

[发明专利]基于机器学习的预测分类方法、装置和计算机设备-CN202010281340.1在审
发明人：唐永鹏;刘硕凌;程宁;韩雷 -专利权人：易方达基金管理有限公司
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：该方法包括：获取经济数据集；确定每条经济数据对应的分类结果；根据经济数据集和每条经济数据对应的分类结果构建P个第一数据集，其中，第一数据集包括若干条经济数据和对应的分类结果，且第一数据集中的经济数据在时间上不延续；根据经济数据构建输入特征，将经济数据对应的分类结果作为输出，针对每个第一数据集构建初始机器学习模型，并进行W折交叉验证；在W*P个训练好的机器学习模型中按照预设要求选择若干最终模型；根据待预测经济数据构建待预测输入特征，并将待预测输入特征输入至最终模型，以得到预测分类结果。
基于机器学习预测分类方法装置计算机设备

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